Vibe Coding，就是用自然語言告訴 AI 你想做什麼，再透過對話一步步把想法變成程式。

這個詞由 Andrej Karpathy 在 2025 年提出。最初帶有一點實驗意味：少看程式碼，不斷告訴 AI 哪裡要改；後來才逐漸延伸成更廣義的 AI 協作開發方式。

但真正的 Vibe Coding，不是「說一句話，AI 幫你寫完」。

Sarkar 與 Drosos 在 PPIG 2025 的實證研究中，分析超過八小時的 Vibe Coding 實作錄影，將過程整理成一個循環：

1. 設定目標｜人類
2. 下提示｜人類
3. 產生程式｜AI
4. 檢視程式碼｜人類
5. 接受或拒絕｜人類
6. 實際測試並判斷結果｜人類
7. 修改提示或改回手動除錯｜人類

Vibe Coding 給人的印象是 AI 全包，但七個步驟裡，真正主要由 AI 負責的其實只有 「產生程式」；其餘步驟大多仍需要人的判斷。

可以把 AI 想成一位速度超快的廚師。你可以說：「幫我做辣一點的番茄義大利麵。」它很快就端上桌，但你不能只負責試吃，還得偶爾掀開鍋蓋，確認它到底加了什麼。

Vibe Coding 降低的是把程式寫出來的門檻，不是驗證程式的責任。

所以真正重要的問題，不是：

「AI 能不能幫我寫程式？」

而是：

「哪些工作可以交給 AI，哪些判斷一定要留在自己手上？」

延伸閱讀

Sarkar, A. & Drosos, I. (2025), Vibe coding: programming through conversation with artificial intelligence, PPIG 2025, arXiv:2506.23253。研究透過超過八小時的實作錄影，分析開發者在提示、檢視、接受或拒絕、測試與除錯中的實際行為。